MIT:神经元参与记忆?不,也可能是“电场”

【字体: 时间:2022年03月15日 来源:Picower Institute at MIT

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  一项新的研究表明,电场可能代表工作记忆中的信息,使大脑能够克服“表征漂移”或单个神经元不一致的参与。

  

事实上,每当神经学家研究大脑如何在工作记忆中表现信息时,他们就会发现,从一次试验到下一次试验,甚至是重复同样的任务时,单个细胞的参与和活动都是不同的(一种被称为“表征漂移”的现象)。在科学杂志的一项新研究的科学家Picower研究所学习和记忆在麻省理工学院和伦敦大学发现,不管涉及哪些特定的神经元,整个电场生成,提供一个稳定的和一致的信号要记住的动物是任务的信息。

从某种意义上说,一旦建立起来,这个领域就会把自己强加在神经元上,就像一个管弦乐队的指挥,每个神经元都是一个音乐家,该研究的负责人和通讯作者迪米特里斯·皮诺蒂斯(Dimitris Pinotsis)说。即使音乐家改变了,指挥仍然协调坐在椅子上的人来产生同样的结果。

“这确保了即使一些神经元死亡,大脑仍能正常工作,”伦敦大学副教授、麻省理工学院皮考尔研究所附属研究机构的Pinotsis说。“该领域确保了即使在单个部分发生变化后,神经元的整体输出也保持一致。大脑不需要单独的神经元,只要导体和电场就可以了。”

合著者Earl Miller是麻省理工学院大脑和认知科学系的皮考尔神经科学教授,他说电场可能因此给大脑提供了一种信息表达和整合的层次,这种层次比单个神经元或电路编码的个体细节层次更抽象。

他说:“即使细节飘忽不定,大脑也可以利用这种机制在更整体的水平上运作。”

测量和数学建模

在这项研究中,Pinotsis和Miller测试了电场是否稳定,以及它是否包含与任务相关的信息。为了做到这一点,他们结合了对动物进行工作记忆游戏时神经活动的直接测量,以及随后的数学分析来分离和估计与任务相关的电场。Miller说,直接测量电场是不可能的,因为他们使用的植入电极阵列单独测量神经活动,而位于颅骨外侧的脑电图电极所采集的模式过于宽泛和笼统,无法反映由一小群神经元所代表的特定信息。

Miller说:“你必须记录每个细节,然后用数学方法计算出所需的半步。”

在游戏过程中,在屏幕边缘的六个位置中的一个给这些动物看一个点,然后这个点就会变成空白。在短暂的停顿或延迟之后,他们必须将目光从屏幕中心转向他们刚刚看到标记的位置。在暂停的时候,当动物们必须记住暗示的方向时,Pinotsis和Miller记录了大脑表面神经元的电活动。

正如预期的那样,信号中有很多噪音,即使是在比较几轮游戏时,要记住的位置是相同的。首先,与表征漂变一致的是,单个神经元的参与是不同的,而且电极不仅从参与任务的神经元那里捕捉到活动,而且还从从事不相关工作的细胞那里捕捉到活动。

因此,为了从这些不一致的神经活动中分离出游戏相关的模式,Pinotsis开发了一种数学策略来跟踪延迟期间神经元之间的相关活动。通过确定哪些神经元在一起工作,并凝聚在一起执行任务,他可以确定它们的连接,从而确定它们之间的信息流。在此基础上,利用生物物理学的标准原理,他计算出了它们的活动在它们占据的大脑表面周围产生的电场。

正如Miller打趣的那样,“这些领域‘高于’大脑,但仍然‘属于’大脑。”

重要的是,估计的电场显示了一些特性,表明它们代表了动物在记忆中保存的信息。例如,当记忆的方向相同时,它们比潜在的神经活动更加一致。根据记忆的暗示位置,它们的差异也明显但一致——比神经活动的差异更大。当科学家训练一种叫做“解码器”的软件来猜测动物的思维方向时,这个解码器在电场的基础上比在神经活动的基础上做得更好。

Miller说,这并不是说单个神经元之间的差异是毫无意义的噪音。人和动物经历的思想和感觉,即使他们重复同样的任务,也可以每时每刻发生变化,导致不同的神经元表现不同于刚才。为了完成记忆任务,重要的是,整个区域在它的表现中保持一致。

Miller说:“我们称之为表征漂移或噪声的东西,可能是大脑正在进行的真正的计算,但关键是,在电场的下一个层次上,你可以摆脱这种漂移,只保留信号。”

研究人员假设,这个领域甚至似乎是大脑用来塑造信息流的一种手段,以确保预期的结果。通过施加一个特定的电场,它指导参与的神经元的活动。

的确,这是科学家们接下来要研究的问题之一:电场是控制神经元的一种手段吗?

Pinotsis说:“我们现在利用这项工作来研究信息是否从电场的宏观层面流向个体神经元的微观层面。为了与管弦乐队进行类比,我们现在用这项研究来探讨,指挥风格是否会改变管弦乐队成员演奏乐器的方式。”

Dimitris A. Pinotsis, Earl K. Miller. Beyond dimension reduction: Stable electric fields emerge from and allow representational drift. NeuroImage, 2022; 119058


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